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基于模糊关联分类器的民机超限事件诊断方法
  • ISSN号:1001-5965
  • 期刊名称:北京航空航天大学学报
  • 时间:2014.10.15
  • 页码:1366-1371
  • 分类:V328[航空宇航科学与技术—人机与环境工程] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]中国民航大学计算机科学与技术学院
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61301245,61201414,61202018);国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合基金资助项目(U1233113,61179063);中央高校基本科研业务费中国民航大学专项资助项目(ZXH2012N001)
  • 相关项目:枢纽机场终端区航班协同调度模型及快速智能优化算法研究
中文摘要:

现有的民用飞机超限事件智能诊断模型大多属于"黑盒"模型,不利于分析超限事件发生的原因.为此提出了一种基于模糊关联分类器(FAC,Fuzzy Associative Classifier)的民用飞机超限事件诊断方法.该方法抽取发生超限事件时对应的QAR(Quick Access Recorder)参数快照取值,采用模糊C均值(FCM,Fuzzy C-Means)聚类算法对抽取的QAR参数取值模糊预处理,然后基于Apriori算法生成模糊关联分类规则库,并由遗传算法对其进行裁剪,结合模糊分类推理方法形成FAC.采用B737-800实际样本数据进行了验证.实验结果表明,所提出的FAC能有效诊断超限事件,FAC识别超限事件的错误率与最小二乘支持向量机(LSSVM,Least Squares Support Vector Machine)模型相当,但其解释性方面优于LS-SVM.

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